KI-Experten mit einer unbequemen Überzeugung
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Technologie – sondern daran, dass Unternehmen die Kontrolle über Daten, Prozesse und Entscheidungen verlieren. Hanisch Consulting entwickelt mit AIOP eine Steuerungsplattform, die aus Daten wirklich steuerbare Systeme macht – statt neuen Technologie-Wildwuchs zu erzeugen.
Partner der Uni Bamberg
Wissenschaftliche Validierung durch den Lehrstuhl Cognitive Systems der Universität Bamberg – einer der renommiertesten KI-Forschungsstandorte Deutschlands.
BITKOM-Mitglied
Hanisch AIOP©️ ist Mitglied im Bitkom – dem führenden Digitalverband Deutschlands mit über 2.200 Mitgliedsunternehmen. Damit sind wir direkt eingebunden in die Entwicklung digitalpolitischer Standards und KI-Regulierung in Deutschland.
BVMID-Expertensiegel
Das Expertensiegel der Bundesvereinigung Mittelstand in Deutschland (BVMID) wird von einer unabhängigen Jury auf Basis von Zukunftsfähigkeit, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit vergeben. Es bestätigt: Unsere Methoden sind für den Mittelstand geprüft und praxistauglich.
Keine KI zum Selbstzweck: AIOP als Basis für Steuerung.
Wir haben immer wieder dasselbe Muster gesehen: Unternehmen investieren Millionen in KI- und Analytics-Projekte – und haben am Ende mehr Tools, aber nicht mehr Steuerung. Daten liegen in Silos, Entscheidungen sind nicht nachvollziehbar, der ROI bleibt unklar.
Deshalb haben wir AIOP entwickelt: eine offene, modulare Plattform, die Daten, Modelle und Prozesse in einem steuerbaren System verbindet. Alle unsere Lösungen – von KI-Agenten bis Predictive Maintenance – laufen auf AIOP. So entsteht eine Architektur, die messbare Ergebnisse liefert und nicht bei der nächsten Modewelle ausgetauscht werden muss.
Wir sind hier um Ihr Steuerungsproblem zu lösen mit AIOP als Plattform.
Wir sehen unsere Aufgabe nicht darin, möglichst viele Tools zu implementieren. Unsere Aufgabe ist es, Geschäftsführern die Kontrolle zurückzugeben. Über ihre Daten. Über ihre Prozesse. Über ihre Investitionen.
AIOP – wissenschaftlich fundiert, praxisorientiert umgesetzt.
Die AIOP-Plattform wird in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl Cognitive Systems der Universität Bamberg entwickelt und validiert. Prof. Dr. Ute Schmid – EurAI Fellow, Mitglied des Bayerischen KI-Rats und eine der führenden KI-Forscherinnen Deutschlands – begleitet die methodische Weiterentwicklung von AIOP.
Das bedeutet: Die Steuerungslogik von AIOP, die Explainability-Ansätze und die eingesetzten Machine-Learning-Modelle basieren auf aktueller Forschung zu kognitiven Systemen und erklärbarer KI. So stellen wir sicher, dass AIOP nicht nur heute funktioniert, sondern langfristig auf dem Stand der Forschung bleibt – und zugleich in mittelständischen Unternehmen unter realen Bedingungen besteht.
Prof. Dr. Ute Schmid
Mitglied Bayerischer KI-Rat
Professorin für Kognitive Systeme und Maschinelles Lernen an der Universität Bamberg. EurAI Fellow. GI Fellow. Mitglied des Bayerischen KI-Rats. Board of Directors, bidt – Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation. Mitglied der acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften.
Prof. Dr. Schmid zählt zu den renommiertesten KI-Wissenschaftlerinnen im deutschsprachigen Raum – mit besonderem Fokus auf erklärbare KI (Explainable AI), maschinelles Lernen und kognitive Systeme, die Menschen und Unternehmen in der Praxis wirklich helfen.
Was diese Partnerschaft für Sie bedeutet:
Methodik auf Forschungsniveau
Die Algorithmen und Analysemethoden der AIOP-Plattform werden kontinuierlich mit aktuellen Erkenntnissen der KI-Forschung abgeglichen und weiterentwickelt. Sie nutzen keine veralteten Modelle – sondern den Stand der Wissenschaft.
Erklärbare KI – keine Black Box
Prof. Schmids Forschungsschwerpunkt liegt auf Explainable AI: KI-Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar und überprüfbar sind. Die Die AIOP©️-Plattform liefert deshalb keine unverständlichen Algorithmus-Outputs – sondern Entscheidungsgrundlagen, die Ihr Management versteht und verantwortet.
Praxistransfer statt Theorie
Die Partnerschaft ist keine Zertifizierung auf dem Papier. Sie bedeutet aktiven Wissenstransfer: Erkenntnisse aus der Forschung fließen direkt in die Plattform-Entwicklung – und Praxiserfahrun
Unsere Geschichte
Als erfahrene Berater in den Bereichen Datenanalyse und Automatisierung beobachteten wir immer wieder das gleiche Muster: Unternehmen kaufen Lösungen, die niemand versteht. IT-Abteilungen werden mit Projekten überlastet, die kein klares Ziel haben. Geschäftsführer unterschreiben Verträge für Technologien, deren Nutzen niemand beziffern kann.
Was wäre, wenn wir nicht Technologie verkaufen...
...sondern Steuerungsfähigkeit? Was wäre, wenn die erste Frage nicht "Welche Plattform?" lautet, sondern "Welches Problem lösen wir – und rechnet sich das?"
Mit dieser Überzeugung gründeten ...
...Elisabeth Hanisch und Gerhard Hanisch die Hanisch Consulting GmbH 2022. Nicht als weitere Agentur. Sondern als Partner für Unternehmen, die verstanden haben: Künstliche Intelligenz ist ein Werkzeug. Kein Selbstzweck.
Die Menschen dahinter
Erfahrung in Datenanalyse, Machine Learning und den Branchen, die wir beraten.
Mehr als 15 Jahre in Datenanalyse und Business Intelligence. Spezialisiert auf Mittelstandsprojekte in Maschinenbau und Logistik.
Jahrelange Erfahrung in Machine Learning und Automatisierung. Fokus auf praktische Implementierung statt theoretische Konzepte.
Hanisch Consulting arbeitet mit mittelständischen Unternehmen in Maschinenbau, Logistik und Industrie. Nicht, weil wir alles können – sondern weil wir diese Branchen verstehen. Die Datenstrukturen. Die Prozesse. Die echten Herausforderungen, die nicht in Hochglanz-Broschüren stehen.
Wofür wir stehen, und wogegen
In der Debatte gibt es viel Konsens. Alle reden von künstlicher Intelligenz als Zukunft. Von Machine Learning als Wettbewerbsvorteil. Von Daten als neuem Öl. Wir sehen das etwas differenzierter.
Mehr macht nicht automatisch besser
Die meisten Unternehmen haben nicht zu wenig Anwendungen – sie haben zu viele. Tools werden angeschafft, weil sie im Markt im Trend liegen. Projekte werden gestartet, weil der Wettbewerb sie auch macht. Das Ergebnis: Technologie-Wildwuchs ohne Architektur.
Unsere Position: Weniger, aber das Richtige. Jede Anwendung muss einen messbaren Nutzen haben – oder sie wird nicht implementiert. Dieser Fokus unterscheidet echte Expertise von reinen Technologieverkäufern.
Strategie ohne Zahlen ist keine Strategie
Viele Beratungen liefern bunte Präsentationen mit Trendanalysen und Best Practices. Das klingt gut in Workshops. Aber am Ende fehlt das Entscheidende: Was kostet das? Was bringt es? In welchem Zeitrahmen?
Unsere Position: Jede Strategie braucht eine ROI-Kalkulation. Wenn die Zahlen nicht stimmen, empfehlen wir das Projekt nicht – auch wenn wir daran verdienen könnten. Diese Ehrlichkeit macht den Unterschied.
Befähigung schlägt Abhängigkeit
Das klassische Beratungsmodell lebt von Abhängigkeit. Je länger der Kunde den Berater braucht, desto besser für den Umsatz. Wir sehen das als Fehler im System.
Unsere Position: Unser Ziel ist, uns überflüssig zu machen. Wir schulen Ihre Teams, dokumentieren unsere Arbeit und übergeben die Kontrolle – vollständig.
Ergebnisse zählen, nicht Prozesse
In Deutschland wird viel beraten. Analysen werden erstellt. Konzepte werden entwickelt. Projekte werden geplant. Aber am Ende fragen Führungskräfte: "Was haben wir eigentlich erreicht?"
Unsere Position: Wir messen Erfolg an Ergebnissen, nicht an Stunden. Erste Einblicke in 2-4 Wochen. Funktionierende Lösungen in 4-6 Wochen. Wenn das nicht realistisch ist, sagen wir das vorher.
Über das Unternehmen
Hanisch Consulting ist spezialisiert auf datengetriebene Lösungen für den Mittelstand. Wir kombinieren Datenanalyse, Machine Learning, Automatisierung und Business Intelligence zu Systemen, die Unternehmen steuerbar machen – mit Fokus auf nachweisbaren Erfolg.
Hanisch Consulting wurde gegründet, um mittelständischen Unternehmen den Zugang zu unternehmensreifer KI zu ermöglichen – ohne die Komplexität und Kosten großer Beratungshäuser. Wir verbinden strategische Beratung mit konkreter Umsetzung auf unserer eigenen AIOP-Plattform.
Unser Team vereint Erfahrung aus Industrie, Datenanalyse und Prozessautomatisierung. Wir sprechen die Sprache Ihrer Entscheider – und die Ihrer Entwickler.
An wen sich unser Angebot
konkret richtet
Zielgruppe
Mittelständische Unternehmen mit 250-10.000 Mitarbeitern in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz).
Branchen-Fokus
Maschinenbau, Logistik, Industrie – Bereichen, in denen wir tiefe Expertise aufgebaut haben.
Entscheider
Geschäftsführer und C-Level, die konkrete Ergebnisse brauchen – keine Experimente
Spezialisierung auf Maschinenbau, Logistik und Industrie
Wir könnten behaupten, für alle Branchen zu arbeiten. Tun wir nicht. Wir konzentrieren uns auf drei Bereiche, weil echte Expertise Tiefe erfordert – nicht Breite.
Komplexe Daten, präzise Anwendungen
Der Maschinenbau steht vor spezifischen Herausforderungen: Komplexe Lieferketten, Einzelfertigung, hohe Qualitätsanforderungen. Standard-Lösungen vom Markt funktionieren hier selten. Es braucht Verständnis für die Daten, die Prozesse, die Branchenlogik.
Wir kennen ERP-Systeme im Maschinenbau. Wir verstehen Supply-Chain-Daten und Datenverarbeitung in der Produktion. Wir wissen, welche Anwendungen durch Machine Learning Sinn machen – und welche nur Geld verbrennen.
Daten nutzen, Effizienz steigern
Logistikunternehmen schwimmen in Daten – aber nutzen sie kaum. Routenplanung, Lagerverwaltung, Flottenmanagement: Überall entstehen Informationen, die relevant wären. Das Problem ist nicht fehlende Technologie, sondern fehlende Integration der Daten.
Wir haben mit Logistikunternehmen gearbeitet, die ihre Kraftstoffkosten durch intelligente Routenoptimierung reduziert haben. Nicht durch ein Wunder, sondern durch saubere Datenintegration und die richtigen Modelle.
Edge AI und smarte Automatisierung
Produzierende Unternehmen generieren täglich Millionen von Datenpunkten: Sensordaten, Maschinendaten, Qualitätsdaten. Die meisten davon landen ungenutzt in Datenbanken. Dabei liegt hier das größte Potenzial für Effizienz und Automatisierung.
Edge AI, Predictive Maintenance, Qualitätssicherung mit Machine Learning – das sind keine Buzzwords für uns. Das sind konkrete Anwendungen, die wir implementiert haben und deren Ergebnisse messbar sind.
Warum nicht alle Branchen?
Ehrliche Antwort: Weil wir nicht heute in der Fintech-Branche beraten und morgen im Personalwesen arbeiten können. Expertise entsteht durch Erfahrung in spezifischen Bereichen.
Wir investieren unsere Zeit lieber in tiefes Verständnis weniger Branchen als in oberflächliches Wissen über viele. Diese Spezialisierung macht den Unterschied zwischen generischen Beratern und echten Experten aus.
Unsere Arbeitsweise
Das können Sie von einer Zusammenarbeit erwarten.
Senior-Expertise von Anfang an
Kein Body-Leasing. Kein Junior-Team, das erst eingearbeitet wird. Bei Hanisch Consulting arbeiten Sie direkt mit Fachleuten, die jahrelange Erfahrung in Daten und den relevanten Branchen haben.
Was das bedeutet: Schnellere Ergebnisse durch Erfahrung, weniger Abstimmungsaufwand und weniger Fehler in der Umsetzung. Keine "Übergabe-Verluste" zwischen Vertrieb und Entwicklung sowie direkter Zugang zu Fachwissen in Machine Learning und Datenanalyse
Klare Kommunikation – auch wenn es unbequem wird
Wir sagen, wenn ein Projekt keinen Sinn macht. Wir sagen, wenn Ihre Datenqualität nicht ausreicht. Wir sagen, wenn Ihre Erwartungen unrealistisch sind. Das ist nicht unhöflich – das spart Ihnen Zeit und Geld.
Was das unterscheidet: Ehrliche Einschätzungen statt Verkaufsgespräche. Wenn wir nicht die richtigen Partner für Ihr Projekt sind, sagen wir das – und empfehlen Alternativen.
Ergebnisoriert statt Stundenzählerei
Wir verkaufen keine Beratertage. Wir definieren gemeinsam, welches Ergebnis erreicht werden soll – und arbeiten darauf hin. Wenn das schneller geht als geplant, ist das gut für Sie. Wenn es länger dauert, tragen wir das Risiko.
Was das bedeutet: Sie bezahlen für funktionierende Lösungen und messbare Ergebnisse, nicht für Anwesenheit oder Präsentationen.
Dokumentation und Übergabe
Jedes Projekt endet mit vollständiger Dokumentation. Jede Lösung wird so übergeben, dass Ihre Teams sie eigenständig betreiben können. Schulungen zu Machine Learning, Datenverarbeitung und den implementierten Technologien sind Teil jedes Projekts, nicht optionaler Zusatz.
Was das bedeutet: Keine versteckte Abhängigkeit. Keine Überraschungen nach Projektende. Ihr Team kann die Systeme selbst weiterentwickeln.
Keine Endlos-Beratung. Keine leeren Versprechen.
Berater gibt es viele. Die Community ist groß, die Medien berichten täglich über neue Entwicklungen, und die Liste der Anbieter wächst. Was unterscheidet Hanisch Consulting?
Wir starten nur, wenn sich das Projekt rechnet
Andere Beratungen starten gerne – schließlich verdienen sie daran. Wir rechnen zuerst den Business Case durch. Wenn die ROI-Kalkulation nicht stimmt, empfehlen wir das Projekt nicht. Das kostet uns manchmal Aufträge. Aber es spart unseren Kunden Fehlinvestitionen.
Wir bleiben fokussiert auf unsere Kernbereiche
Keine Expansion in immer neue Branchen und Themenfelder. Maschinenbau, Logistik, Industrie – das ist unser Fokus. Datenanalyse, Machine Learning, Automatisierung, Business Intelligence – das sind unsere Technologien. Alles andere machen andere besser.
Wir messen uns an Ihren Ergebnissen
Unsere Kunden haben konkrete Erfolge erzielt: Reduzierte Kraftstoffkosten durch optimierte Routenplanung. Vermiedene Überproduktion durch präzise Nachfrageprognosen. Stunden eingespart durch Automatisierung. Das sind die Themen und Ergebnisse, die zählen – nicht Zertifikate oder Auszeichnungen.
Wir sind direkt erreichbar: Ohne Umwege
Keine Call-Center. Keine Ticket-Systeme. Direkte Kommunikation per Telefon und E-Mail mit den Menschen, die Ihr Projekt betreuen. In der DACH-Region, zu deutschen Geschäftszeiten. Diese Erreichbarkeit macht den Unterschied.
Kundenmeinungen
Echte Kundenmeinungen zu unseren KI-Lösungen
Die Integration der KI-Agenten in unsere bestehenden SAP- und CRM-Systeme schien zunächst unmöglich. Doch durch die maßgeschneiderte Implementierung arbeiten jetzt KI-Assistenten nahtlos mit unseren Prozessen zusammen – ohne dass wir alles neu aufbauen mussten.
Ich war skeptisch, ob ich als Unternehmer wirklich von KI profitieren kann – aber Hanisch Consulting hat es möglich gemacht. Heute generiere ich automatisch datenbasierte Reports und spare Wochen und Monate an händischer Excel-Arbeit. Mit der Implementierungskompetenz von Hanisch Consulting habe ich endlich viel mehr Zeit für das Wesentliche.
Der manuelle Aufwand bei Tourenplanung und Abrechnung hat uns früher fast erdrückt. Dank Visual Analytics von Hanisch Consulting übernehmen KI-Agenten diese Routine jetzt komplett – und das Dashboard zeigt mir endlich glasklar, wie sich unsere Kunden profitabel entwickeln.
Lassen Sie uns gemeinsam klären, ob es passt
Ein Projekt beginnt mit einer einfachen Frage: Macht das wirtschaftlich Sinn? Wir beantworten sie ehrlich, bevor irgendjemand Zeit oder Geld investiert.
Ehrliche Einschätzung: Ob und wie Technologie in Ihrem Fall Sinn macht
Konkrete Einblicke: Welche Anwendungen in Ihrer Branche funktionieren
ROI-Perspektive: Was Projekte kosten – und was sie bringen können
Nächste Schritte: Konkreter Fahrplan, wenn es passt
Häufige Fragen zur KI-Beratung
Häufig gestellte Fragen zur Einführung von KI, zu Zeitrahmen und zur Rentabilität für mittelständische Unternehmen.
Phase 0 liefert eine schriftliche Potenzialeinschätzung, bevor ein Euro in die Implementierung fließt. Phase 3 misst ROI gegen eine vorab vereinbarte Baseline. Das Risiko liegt nicht auf Ihrer Seite.
Über KPI-Messung gegen eine definierte Baseline: Zeitaufwand, Fehlerquote, Durchlaufzeiten, Reporting-Aufwand, etc. Schwarz auf weiß — für GF und CFO nachvollziehbar.
Meist: 1 Entscheider (GF/COO/CFO), 1 IT-Verantwortliche Person, 2–3 Ansprechpartner aus den relevanten Fachabteilungen. Kein Vollzeit-Ressourceneinsatz notwendig.
In aktiven Phasen typischerweise 3–5 Stunden pro Woche für Zugänge, Feedbacks und Abnahmen. Im Retainer-Betrieb 2–3 Stunden pro Monat. Kein interner KI-Experte erforderlich.
Ja. Deployment ist SaaS, On-Premise oder Hybrid möglich. Ihre Daten verlassen Ihr Rechenzentrum nicht. DSGVO-konformer Auftragsverarbeitungsvertrag auf Anfrage.
Über SHAP-basierte Explainability: Einflussfaktoren werden nachvollziehbar dokumentiert und auditfähig abgelegt — automatisch, ohne manuellen Aufwand.
Erste sichtbare Effekte entstehen oft bereits in Phase 2 (Setup/Integration). Erste belastbare Effekt-Messungen erfolgen in Phase 3 gegen eine definierte Baseline — typisch 6–8 Wochen nach Start.
Typisch: ERP/MES/WMS, Excel/CSV, IoT/Maschinen (OPC-UA), Datenbanken, Lieferantenportale, EDI sowie REST/SOAP-APIs. Herstelleragnostisch — kein Vendor-Lock-in.
Nein. AIOP sitzt oberhalb des ERP und integriert über Schnittstellen, ohne ERP-Modifikationen und ohne Upgrade-Risiken. Ihr System läuft unverändert weiter. Ohne Unterbrechung Ihres Tagesgeschäfts.
Das hängt vom jeweiligen Use Case ab. Für Nachfrageprognosen sind vor allem historische Verkaufs‑ und Bestelldaten wichtig, für Routenoptimierung Bewegungs‑ und Lieferdaten. Im Steuerungs‑Check identifizieren wir, welche Daten bereits vorhanden sind und was ergänzt werden sollte.
KI kann Nachfrage prognostizieren, Routen optimieren und Lagerbestände stabilisieren. Der Nutzen ist oft erheblich – aber nur, wenn die Datenflüsse sauber integriert sind. Genau das prüfen wir im Steuerungs‑Check.
Der KI‑Steuerungs‑Check für Logistikunternehmen hat einen klar definierten Rahmen. Für ein konkretes Angebot brauchen wir ein kurzes Erstgespräch, um Ihre spezifische Situation zu verstehen.
Ja, aber nicht im Sinne von Body‑Leasing. Wir begleiten die Umsetzung als umsetzungsnaher Sparringspartner – damit Sie die Steuerung behalten und nicht in eine neue Abhängigkeit geraten.
Je nach Ausgangslage erzielen wir typischerweise innerhalb von spätestens 4 bis 6 Wochen produktive AIOP‑Use Cases mit klar nachweisbaren Effekten auf Durchlaufzeiten, Bestände oder Servicelevel.
Predictive Maintenance nutzt Maschinendaten, um Ausfälle vorherzusagen. Der ROI kann enorm sein – aber nur, wenn die Datenbasis stimmt. Im Assessment klären wir das in den ersten zwei Wochen.
Viele Anbieter verkaufen Technologie oder Manntage. Wir fokussieren auf Steuerung und Wirkung: Am Ende haben Sie eine fundierte Entscheidungsgrundlage – statt neuer Offenen-Punkte-Listen.
Unser KI-Steuerungs-Check hat einen Festpreis – Sie wissen von Anfang an, was Sie investieren. Für ein konkretes Angebot brauchen wir ein kurzes Erstgespräch, um den Scope zu verstehen.
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